「返校」國產恐怖遊戲評論:變奏青春誰無悔,衝破心牢終無愧
「返校」國產恐怖遊戲評論:變奏青春誰無悔,衝破心牢終無愧

陽光的冒險故事,是透過外在成就實現自我成長,就像英雄找到神器打敗魔王。

而陰暗的恐怖故事,則是在象徵心牢的建築、時空、夢境中被罪惡追趕,英雄也會變狗熊,直到他(她)能推理真實而醜惡的潛意識自我,解開內心的謎題,才能衝破心牢。

由台灣赤燭團隊發開的「返校」,就是這樣一款關於自我內在旅程的國產恐怖、推理與解謎遊戲,遊戲中透過以台灣 70 年代戒嚴時期為背景的架空校園,完美結合白色恐怖、民俗禁忌、社會議題、家庭問題等外在恐怖支線,讓玩家跟著主角潛入自我意識的最恐怖深處,演繹出一齣精采且充滿思辯的青春變奏曲。

關於「返校」這款遊戲在歷史背景、台灣文化上獨一無二的設定,我在之前試玩版的評論就有著墨,想了解這部分的朋友可參考前一篇評論:返校:難得的台灣60年代校園恐怖遊戲!試玩下載中。

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圖/ 電腦玩物

去年中(2016年),從「返校」推出試玩版後,我就非常期待這一款國產恐怖遊戲的推出,這一年來,台灣也有很多優質遊戲作品一一登場:「台灣開發 2016 年讓人驚豔的遊戲 App ,電腦玩物12款私心推薦」。

而 2017 年 1 月 13 日,「返校」的正式版推出了,我第一時間便購買,並且花了五個小時左右的時間慢慢品味,以結論來看,「返校」正式版遊戲表現得完全沒有讓試玩版時就著迷的我失望,甚至超出我的預期非常多。

「返校」最成功之處,就在於這是一款不俗的恐怖遊戲,將人性的恐怖、內心的謎題、真實自我的推理,非常戲劇性地用各種電影與遊戲手法,高潮迭起的演繹出來,而更難能可貴的是,還能在收尾時以精彩的敘事手法,保留了繞梁的餘韻。

如果要說「返校」是近年來最佳的國產電腦遊戲之一,我想絕對當之無愧。

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圖/ 電腦玩物

恐怖校園,恐懼牢籠:

在結束「返校」的整個遊戲關卡,並且體驗了不同的結局後,我真心欣賞且滿意這款遊戲的故事,而這一點在國產遊戲,甚至現今大多遊戲中都是很難得的,那就是「返校」擁有一個足夠有深度的劇情,精心撰寫的台詞,還有能夠讓玩家去探索、想像與反思的結局。

「返校」用「恐怖」當作他營造氣氛的糖衣,但這個糖衣裡包裹著許多真材實料的「恐懼」。

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圖/ 電腦玩物

遊戲第一時間我們接觸到的那些恐怖鬼怪只是讓玩家好入口的前菜,但真正的主菜則是我們的內心恐懼,這些真正的恐懼營造出我們與主角都必須面對的自我牢籠,可能是家庭破碎的恐懼、禁忌戀情的恐懼、威權迫害的恐懼、逃避自我的恐懼、傷害他人的恐懼。

於是「返校」利用這樣一招結合奇幻與真實的手法,寓恐懼於恐怖,表面上我們要逃出恐怖校園,實際上更想逃出的是自己恐懼的醜惡自我,這時候,我們與主角會選擇什麼方法衝破牢籠,找到真正的自由呢?

好了,關於故事,就點到這邊,我只想說「返校」不只是一款嚇嚇你的恐怖遊戲,而是一款真的有內涵的探索自我恐懼之旅,或許這會吸引不一定只想玩恐怖遊戲的你?

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圖/ 電腦玩物

完美的三重奏:

雖然「返校」的遊戲時間大概真的只有四到五個小時左右,但你不會覺得這是一款單薄的遊戲,反而在遊戲結束後,會覺得一切都恰到好處,而且過程中沒有冷場,這可能要歸功於「返校」在一款遊戲中包含了很棒的三段轉折變奏。

「返校」一開始是恐怖遊戲般不斷想要逃出的節奏,接著在遊戲中段開始轉變成想要解開祕密的推理,然後到遊戲後段又來一次變奏,在最後變成劇情張力全面展開的舞台劇。讓玩家在一款遊戲中,有三大高潮的樂章。

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圖/ 電腦玩物

而且恐怖、推理、劇情的起承轉合,也不會突兀,甚至融合得很好。

在故事上,也搭配著三段變奏,從校園轉換到家庭,再從家庭回到主角自我,從外在環境的壓迫,歸結到主角青春的追悔,時空轉換之間卻都能一氣呵成,可見編劇與遊戲設計確實用心。

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圖/ 電腦玩物

民俗卻不俗的遊戲性:

放心,雖然我很喜歡「返校」精彩有深度的劇情,但他的遊戲性也做得非常好,絕對可以稱得上是好玩的恐怖遊戲、解謎遊戲。

尤其「返校」有許多不落俗套、不腦殘的謎題設計,並且在謎題設計上可以結合台灣宗教、怪談、歷史的元素,光是這些單純的遊戲性,就值得玩家來好好體驗。

例如在避開各種不同鬼怪上,融合了像是腳尾飯等特殊習俗。或是在解題上加入了八卦與符咒等台灣民俗信仰元素。

而且很多謎題具備挑戰性,但又合理且具備內涵,像是我非常喜歡的一段是透過收音機、台灣老歌,和時空穿梭邏輯組成的謎題,一方面是一首一首台灣老歌響起時的氛圍營造,一方面是多重線索能夠有系統的組成時間因果。

完成解謎後,就能讓玩家帶來享受內容又滿足動腦的成就感。

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圖/ 電腦玩物

沒有什麼比會講故事更重要:

赤燭團隊在「返校」上的表現,也讓我覺得這真是一個懂得「講故事」的遊戲團隊。有好故事不容易,但可以把好故事講得很精彩,更是難得。

「返校」另一個吸引我之處,在於他很多地方運用了電影般敘事運鏡,有著讓人驚艷的過場與鏡頭,可以帶領玩家深深融入劇情當中。

雖然有時有點意識流,但幸好都不至於沈溺,還是很懂得利用各種具體象徵來把故事說得精彩。

例如有一段要表現主角家庭破碎的故事,結合恐怖遊戲本質,利用了靈動的現象,在飯桌與傢俱一一破碎的過程中,一方面是恐怖的鬼影,但另一方面又隱喻痛苦的家暴回憶。這種表現手法在遊戲中常常可見,正是會說故事的證明。

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圖/ 電腦玩物

令人驚艷的音樂與音效:

最後,「返校」的音效與音樂也值得記上一筆,不論是環境發出的互動聲音,或是有時出現的轉換氣氛、營造氣氛的樂曲,都非常恰到好處。尤其其中一幕忽然從恐怖環境帶入主角美好回憶的瞬間,一首台語老歌流瀉而出,完美配合讓人雞皮疙瘩都起來了。

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圖/ 電腦玩物

2017 年初登場的這款「返校」, 1 月 13 日開始在 Steam 販賣,不到一天的時間,已經是台灣排行榜的第一名遊戲,幸好好遊戲不寂寞,也推薦喜歡遊戲的朋友,一定要玩玩看!

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「返校」 Steam 遊戲

本文授權轉載自:電腦玩物

關鍵字: #遊戲產業
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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